基于二维图像矩阵的ICA人脸识别

基于二维图像矩阵的ICA人脸识别
黄璞;陈才扣
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2009(030)024
【摘要】为了解决传统独立分量分析(ICA)在人脸识别过程中存在的高维小样本问题,同时为了提高识别效率,提出了一种基于二维图像矩阵的独立分量分析(ICA)特征提取方法.该方法将人脸图像矩阵作为训练样本,首先利用主分量分析(PCA)对训练样本进行去二阶相关和降维处理,然后对处理后的样本进行ICA特征提取,由于训练样本维数很小,因此它降低了传统ICA方法中高维小样本问题产生的识别错误率,同时减少了识别时间.在Yale人脸库和ORL人脸库上验证了该算法的有效性.
【总页数】4页(P5686-5688,5691)
【作者】黄璞;陈才扣
【作者单位】扬州大学,信息工程学院,江苏,扬州,225009;扬州大学,信息工程学院,江苏,扬州,225009
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
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